在机器学习的历史中，数据通常被视为类似地质资源的存在——它已经存在于世界的某个角落：书籍、网站、代码库、对话、照片和数据库中。研究者的任务就是挖掘、清理、分词，然后将其输入模型。
然而，大型语言模型彻底改变了这种关系。一个强大的模型不仅仅是数据的消费者，它还能生成问题、答案、解释、批评、偏好标签、工具使用痕迹、教科书、编程练习，甚至完整的微型课程。
这创造了一种新的训练原语：与其让昂贵的模型永无止境地处理生产查询，不如让它制造出小型模型学习所需的经验。教师模型离线运行，其输出成为数据集，数据集训练学生模型。在推理时，教师模型消失，但其部分行为已嵌入学生模型中。
这就是合成数据蒸馏的本质。这种方法不仅降低了推理成本，还使得知识能够以数据的形式高效传递。